软组织感染或脓毒症患者血浆中选定蛋白质的浓度
该数据集包含软组织感染或脓毒症患者血浆样本中选定蛋白质浓度的两组表格数据。软组织感染患者分为坏死性软组织感染(NSTI)、疑似NSTI但手术探查未发现坏死组织(Non-NSTI)和蜂窝织炎三组;脓毒症患者队列病因和感染部位异质;另设非感染性疾病手术患者作为手术对照组

基本信息
资源简介
软组织感染或脓毒症患者血浆中选定蛋白质的浓度
Concentration of selected proteins in plasma of patient with soft tissue infections or sepsis
该数据集包含软组织感染或脓毒症患者血浆样本中选定蛋白质浓度的两组表格数据。软组织感染患者分为坏死性软组织感染(NSTI)、疑似NSTI但手术探查未发现坏死组织(Non-NSTI)和蜂窝织炎三组;脓毒症患者队列病因和感染部位异质;另设非感染性疾病手术患者作为手术对照组。测量采用Luminex®多重免疫分析或ELISA。两组数据来自独立测量轮次,所测分析物组合和纳入样本不同。可用于血浆蛋白生物标志物的浓度分析与比较研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2021。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含两组表格数据,记录软组织感染或脓毒症患者血浆样本中选定蛋白质的浓度测量值。软组织感染患者分为三组:坏死性软组织感染(NSTI)患者、疑似NSTI但手术探查未发现坏死组织的病例(Non-NSTI)以及蜂窝织炎。脓毒症患者队列具有异质性病因和感染部位。此外,我们纳入了一组因非感染性疾病接受手术的患者作为健康对照队列(手术对照)。测量通过Luminex®多重免疫分析或ELISA进行。两组数据分别来自独立的测量轮次,所测分析物组合和纳入样本不同。第一组测量(Set01)涵盖
【主题与分类】
主题标签:Plasma biomarker、Necrotizing soft tissue infections、Group A Streptococcus、NSTI、protein concentration、Multiplex immunoassays、septic shock、Necrosis、Soft tissue infections、Sepsis。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.f1vhhmgw4
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.f1vhhmgw4
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 213.7 KB。
数据说明
该数据集包含两组表格数据,记录了软组织感染或脓毒症患者血浆样本中选定蛋白质的浓度测量值。软组织感染患者分为三组:坏死性软组织感染(NSTI)患者、疑似NSTI但手术探查未发现坏死组织的病例(Non-NSTI)以及蜂窝织炎。脓毒症患者队列具有异质性病因和感染部位。此外,我们还纳入了一组因非感染性疾病接受手术的患者作为健康对照队列(手术对照)。测量采用Luminex®多重免疫分析或ELISA进行。这两组数据分别来自独立的测量批次,所测分析物组合和纳入样本有所不同。第一组测量数据(Set01)涵盖39种分析物,在两组定制多重检测板(32重和5重)中测量,另有2种通过独立ELISA检测。这些分析物在251份NSTI样本、20份Non-NSTI样本、19份蜂窝织炎样本和20份手术对照样本中进行了测量。
第二组测量数据(Set02)包含第一组中所含10种分析物的一个子集,这些分析物在两个多重检测板(4重和6重)中进行了测量。第二轮测量在另外60名NSTI患者和24名脓毒症患者中进行。最后,仅对第一组测量数据进行了删失数据插补,所得数据也可在当前数据集中获取(Set01_imputed)。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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